Positive surgical margins during partial nephrectomy for renal cell carcinoma: Results from Canadian Kidney Cancer information system (CKCis) collaborative
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: We sought to determine the incidence, risk factors, and prognosis for patients with positive surgical margin (PSM) during partial nephrectomy (PN) for renal cell carcinoma (RCC). METHODS: From the Canadian Kidney Cancer information system (CKCis) database, a historical cohort of PN patients with PSM were identified and compared to negative surgical margin (NSM). Risk factors for PSM were examined through multivariable logistic regression. Kaplan-Meier curves were used to compare progression-free survival. RESULTS: Of 1103 patients, 972 (88.1%), 71 (6.4%), and 60 (5.4%) had NSM, PSM, and unknown status, respectively. Median patient age and tumour size were 61 years and 3.0 cm for both groups. From multivariable analysis, pathological stage ≥T3 (odds ratio [OR] 2.51; 95% confidence interval [CI] 1.13-5.60) and Fuhrman grade 4 (OR 5.35; 95% CI 1.11-25.72) were associated with PSM, whereas age, operative technique, and tumour size were not. Forty-nine (5.0%) patients from the NSM cohort and seven (9.9%) from the PSM cohort had a local/systemic progression of disease (adjusted hazard ratio [HR] 1.4; 95% CI 0.6-3.6). There were three (0.3%) cancer-related deaths in the NSM group and none in the PSM group. After median followup of 19 (interquartile range [IQR] 5-42) and 15 (IQR 7-30) months, 855 (91.4%) and 61 (89.7%) patients were alive in the NSM and PSM groups, respectively. CONCLUSIONS: PSM occurred in 6.4% of PNs performed for RCC in this pan-Canadian cohort. Higher stage and grade are associated with a higher risk of positive margin. The small association between a PSM and progression suggests that complete nephrectomy is not necessary in patients with a PSM. The main study limitations are lack of nephrometry score and possible reporting bias.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».